MWORKS系统建模与仿真：汽车系统设计与验证课件汇 杨世春第5-8章 科学计算环境MWORKS.Syslab-车载控制器应用（北航）、展望

MWORKS系统建模与仿真：汽车系统设计与验证前言MWORKS系统建模与仿真：汽车系统设计与验证第2篇MWORKS系统建模与仿真5.科学计算环境MWORKS.Syslab5.1交互式编程环境交互式编程环境是Syslab的基础交互模块，通过资源管理器、代码编辑器、命令行窗口、工作空间、窗口管理等功能，提供功能完备、强大的交互式编程环境。5.2解释与调试通过将开源Julia编译器、调试器，与交互式编程环境进行集成，形成解释与调试运行环境，支持解释执行、单步调试、断点调试、变量监视、调用堆栈等。5.3函数库基础数学函数提供基础数学函数库，支持初等数学、线性代数与矩阵论、随机数学、插值、优化、数值积分与微分方程、傅里叶变换及滤波、数论、稀疏矩阵的相关运算与操作等，支持基础数学的统计与分析等。5.3.1基础数学5.3函数库符号数学工具箱支持符号计算函数、符号数学、图形相关的操作与分析，可实现符号对象的创建及转化、符号数学基本运算、符号方程系统求解、符号表达式的推导、化简、代换，主要功能包括：符号表达式的运算，符号表达式的复合、化简，符号矩阵的运算，符号微积分、符号函数画图，符号代数方程求解，符号微分方程求解等。5.3.2符号数学5.3函数库曲线拟合工具用于将曲线、曲面拟合到数据的函数集与界面UI，包含拟合数据预处理、曲线拟合、曲面拟合、样条构造等功能。5.3.3曲线拟合5.3函数库优化工具箱可用于求解线性、二次、整数和非线性优化问题，提供了多个函数，这些函数可在满足约束的同时求出可最小化或最大化目标的参数。具备线性优化、二次规划和锥规划、最小二乘法、非线性优化等优化功能，可实现基于求解器的优化问题设置。5.3.4优化与全局优化5.4图形可视化图形可视化模块提供丰富易用的后处理可视化功能，包括图形、图像、地理图等函数库，提供多个绘图函数和多种图形，提供易用的图形界面交互，方便用户直观操作，交互图形不仅可以静态展示，也支持实时动态刷新和交互，图像库支持读取、写入、处理、显示图像。5.5Sysplorer双向集成科学计算环境Syslab与系统建模环境Sysplorer之间实现了双向深度融合，实现了数据融合、接口融合，支持数据空间共享、接口相互调用、界面互操作等，形成新一代科学计算与系统建模仿真平台。MWORKS系统建模与仿真：汽车系统设计与验证第2篇MWORKS系统建模与仿真6.汽车工具箱6.1信号与通讯设计工具控制器局域网总线（ControllerAreaNetwork，以下简称CAN）协议打包解包工具产品围绕将实时CAN数据导入MWroks的核心功能，开发了两款工具，分别是CANTool

和CANDecode。6.1.1车载CAN/CANFD总线通信工具其中CANTool以工具箱的形式集成到MWORKS中，能够以读取DBC文件或者手动编辑信号的方式，提供CAN帧的描述文件信息，通过该描述文件信息生成对应的CANDecode模型。CANDecode模型是一个Modelica模型，根据描述文件信息，对每个信号，都提供了一个函数获取信号的物理值。6.1信号与通讯设计工具内部互联网络（LocalInterconnectNetwork，以下简称LIN），是针对汽车分布式电子系统而定义的一种低成本的串行通讯网络，是对CAN等其它汽车多路网络的一种补充，适用于对网络的带宽、性能或容错功能没有过高要求的应用。6.1.2车载LIN总线通信工具6.2设计检查工具控制策略建模规范检查工具箱（ControlModelingGuideline，以下简称CMG）是一个对MWORKS.Sysplorer控制器模型进行规范检查的功能插件。CMG可以依据既定规则或者添加的自定义规则自动扫描模型的合规性，在模型建立过程的早期发现模型的设计违规点，以修正和提升模型质量。6.2.1控制策略建模规范检查工具箱操作流程1导入模型2打开工具箱3规则选择4模型检查5检查结果6导出CSV6.2设计检查工具静态代码检查工具（StaticCodeCheck，后续简称SCC），依据C和C++编码规则自动扫描代码对相应规则的违背，可以在早期的开发过程用于做缺陷检测，检查软件代码的编程规范，分析程序的静态结构，对软件的质量进行度量。借助于静态测试技术，可以使软件代码更加规范，结构更加清晰。6.2.2代码静态检查工具箱操作流程1打开工具箱2选择文件3路径设置4规则选择5结果显示6导出CSV6.3半物理仿真工具根据HILExport产品在上述应用场景中应该具有的功能，将其总结归类分配到后端应该具备的功能和前端应该具备的功能。HILExport产品分为两个层次：6.3.1半物理仿真接口工具HILExport1前端提供界面让用户设置目标系统、设置求解算法和步长、是否导入主函数、设置输出文件目录，以及从模型变量树中勾选输入/输出变量及参数，在用户配置完上述信息后生成代码。2后端支持物理模型代码生成和数据接口代码生成，并根据用户配置的目标系统将相应的求解库及编译脚本生成到输出文件目录。6.3半物理仿真工具MWORKSRealTime工具箱是对汽车物理模型进行实时仿真控制的工具箱。将一台计算机（目标机）与实际的控制器连接后，在目标机上以实际工作时的速度运行由MWORKSSysplorer所设计的物理模型，此时目标机充当被控对象的角色，以此来验证物理模型及控制算法的性能。6.3.2实时仿真工具箱RT相比于使用实际物理对象运行来说，这种方法灵活性更高、可以快速的更改设计方案、监控并记录数据，进而根据对数据的分析改进设计，并且可以验证一些极端情况下的物理对象及控制算法的性能。MWORKS系统建模与仿真：汽车系统设计与验证第2篇MWORKS系统建模与仿真7.车载控制器应用（北航）7.1汽车行业车载控制器软件开发流程简—以Matlab为例为了保证软件（应用层和底层）开发的质量和效率，当前成熟的ECU软件开发都会采用V流程形式。所有工程过程（系统工程和软件工程）都是按照“V”字模型原理进行组织的：左边的每个过程与右边的过程正好对应。基于模型驱动的方法，开发统一的复杂汽车电控单元建模方法论。设计研究V流程下模型表达与需求统一的方法，开发具有层次结构、并行系统、时间算子和事件的状态机建模技术，设计不同系统架构下的电控单元开发模板等。以实现汽车电控单元的系统架构统一化和规范化。7.1.1模型驱动的复杂汽车电控单元的统一建模方法论7.1汽车行业车载控制器软件开发流程简—以Matlab为例7.1.2软件开发V流程的实施7.1汽车行业车载控制器软件开发流程简—以Matlab为例1系统需求分析软件需求分析2软件架构设计3软件单元设计和软件实现4系统需求需要系统工程师完成。基于项目的整体需求及软硬件整体定义，对系统逻辑架构进行整体定义。软件需求需要系统工程师完成。系统工程师根据系统相关方需求说明书、软硬件接口文件、变更通知书等输入，梳理定义软件研发需求说明书。软件架构需要架构工程师完成。为了建立清晰、结构化的软件设计，应该统一分配软件需求，然后完成软件架构设计。软件单元设计需要软件开发工程师完成。在此阶段，需要对每个组件内部的算法逻辑进行详细的内部设计。软件单元测试5软件单元测试一般需要软件开发工程师完成，也可以让测试工程师完成。当软件单元测试通过后，会将软件编译成ECU可执行的文件。软件集成测试6总线解构器，将总线数据拆分进行输出。软件系统测试7系统测试软件需要测试工程师完成。系统测试与系统需求相对应架构包括架构“要素”，可以被进一步分解到各合适层级上的架构子“要素”。软件“组件”是软件架构的最低层级的“要素”，以定义最终的详细设计。一个软件“组件”可包含一个或多个软件“单元”。在V模型右边的“项”对应到左边的“要素”（如：软件“项”可以是对象文件、库或可执行形式）。这可以是1:1或m:n的关系，如：一个项可表示超过一个架构“要素”。7.1.3软件开发中的术语7.1汽车行业车载控制器软件开发流程简—以Matlab为例追溯性和一致性在AutomotiveSPICE3.1PAM是通过两个单独的基本实践来提出。追溯性指的是在工作产品之间存在引用或链接，由此可以进一步支持覆盖率、影响分析、需求实施状态跟踪等。相反，一致性关注内容和语义。7.1.4软件开发中的追溯性和一致性7.1汽车行业车载控制器软件开发流程简—以Matlab为例SysplorerEmbeddedCoder（SEC）是Sysplorer专门针对嵌入式C代码生成场景设计的建模仿真工具。它在Sysplorer环境中启动独立界面，为车载控制器软件设计者提供了一系列功能。SEC内部包含基于因果的框图式建模和状态机建模环境。7.2.1SysplorerEmbeddedCoder概述7.2基于MWORKSembedded的开发流程 如图6所示，这些元素能够支持基于模型的控制策略设计。这种设计方法允许工程师以图形化的方式描述车载控制器系统组件之间的因果关系，以及系统状态及其转换规则，从而实现对控制策略的抽象建模。7.2.2基于MWORKSembedded

开发流程7.2基于MWORKSembedded的开发流程 车载控制器开发的初始阶段是系统需求的深入理解和全面分析，需要准确定义车载控制器所需的功能。需求分析和规划1系统架构设计2软件开发3调试和验证4集成和部署5优化和维护6在车载控制器系统架构设计中，SEC起到了重要作用。在车载控制器开发过程中，确定系统架构后，紧接着进入嵌入式软件的开发阶段。在车载控制器软件开发的最后阶段，系统调试和验证必不可少。经过模型代码生成和验证的迭代过程，SEC提供了一系列关键功能，使得生成的代码可以灵活地用于集成或直接应用于生产环境。在持续的系统运营中，性能优化和维护变得至关重要。整车控制器的蠕行转矩控制算法是一种用于电动汽车或混合动力车辆的控制策略，目的是在低速行驶或停车状态下实现精确的速度调节，同时最小化能量消耗和提高驾驶舒适性。蠕行转矩控制是通过调整电机输出转矩来实现车辆缓慢行驶的一种技术。7.3.1算法概述7.3整车控制器蠕行转矩控制整车控制器的蠕行转矩控制算法是一种用于电动汽车或混合动力车辆的控制策略，目的是在低速行驶或停车状态下实现精确的速度调节，同时最小化能量消耗和提高驾驶舒适性。蠕行转矩控制是通过调整电机输出转矩来实现车辆缓慢行驶的一种技术。7.3.1算法概述7.3整车控制器蠕行转矩控制整车控制器的蠕行转矩控制算法通常包含多个模块，这些模块协同工作以实现车辆在低速行驶时的平稳控制。7.3.2控制模型架构7.3整车控制器蠕行转矩控制基本模块1传感器模块2车辆状态估计模块3驱动电机控制模块4能量管理模块5驾驶员交互模块6制动系统控制模块7安全监测模块MWORKS.Sysplorer支持状态机模型建模，SysplorerEmbeddedCoder模型库中提供的状态机模块支持用户为控制器搭建状态转移模型，搭建状态逻辑方式比传统编程语言中的嵌套条件分支语句更加高效。7.3.3模型搭建7.3整车控制器蠕行转矩控制状态机模型建模卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种用于估计系统状态的滤波器，它可以通过观测数据和系统动力学模型之间的融合来提供对系统状态的最优估计。卡尔曼滤波器在控制系统、信号处理和机器人等领域被广泛应用。7.3.4参数装载7.3整车控制器蠕行转矩控制在车辆控制系统中，参数装载是指将控制算法中使用的参数从外部源加载到系统中，以便在运行时动态地调整系统的行为。这样的设计使得系统更加灵活，能够适应不同的运行环境和需求。参数装载要点参数装载方法1参数定义2参数配置文件3参数读取4参数应用5参数更新1配置文件2命令行参数3环境变量4远程配置5实时调整6存储数据库7.3.5代码生成7.3整车控制器蠕行转矩控制MWORKS.Sysplorer嵌入式代码生成器产生的代码具有以下特点代码生成选项配置自由度高，支持用户自定义风格生成的代码可读性强，用户能够轻易识别并集成模型对应的主要函数生成的代码运行效率高，不产生冗余的代码生成的代码易于集成，用户不需要修改生成的代码，可直接用于工程7.3.6集成测试7.3整车控制器蠕行转矩控制将基于卡尔曼滤波算法所建立的卡尔曼模型进行封装并作为单独的模块，连接到输入模块上，输入特定的参数进行仿真，通过仿真结果曲线图可以观察到该模块运行的结果，以及相关算法的运行特点。7.4.1MWORKS车辆电池模型库7.4锂离子电池SOC估计TABattery

车辆电池模型库包括电芯模型、电池模组模型、电池包模型等模型，电芯模型分为电学模块和热学模块。用户可根据实际需求搭建不同层级模型（如电芯/电池模组/电池包模型），电池模型库可与整车模型/热管理系统模型组合，可应用于纯电动/混动车型的各类工况或热管理仿真分析。7.4.2SOC的DEKF（双拓展卡尔曼滤波）算法7.4锂离子电池SOC估计等效电路模型一阶等效电路模型原理SOC估计、DEKF方法模型验证MWORKS系统建模与仿真：汽车系统设计与验证第2篇MWORKS系统建模与仿真8.展望8.1.1信息物理融合建模8.1新一代工业软件展望复杂武器装备越来越呈现信息物理融合（CPS）特征，既在物理域机、电、液、热等多领域耦合，又呈现信息域软件占比越来越高的趋势，迫切需要在机、电、液等物理域统一建模基础上，增强信息域建模及信息-物理融合建模能力，从系统级角度进行信息物理融合系统虚拟试验。“三大数学软件”（美国MathWorks公司的MATLAB、美国Wolfram公司的Mathematica、加拿大MapleSoft公司的Maple）和苏州同元的MWORKS纷纷支持信息物理融合建模仿真。8.1.2一三维融合建模8.1新一代工业软件展望复杂系统研制各阶段会产生不同粒度的模型，设计早期的一维系统模型求解效率比三维模型仿真高，而设计中后期的三维仿真模型求解精度比一维模型仿真高，复杂武器装备的详细方案验证以及数字孪生应用中需要综合一维模型的效率优势和三维模型的精度优势。8.1.3机理数据融合建模8.1新一代工业软件展望复杂系统中部分工作机理往往难以采用显性数字公式全面描述，同时系统模型的参数受生产制造、运行环境、工作状态等多种因素影响，机理模型与数据模型的融合可有效提升模型的置信度。8.2工业软件辅助技术发展展望8.2.1工业云平台技术工业云平台技术以其强大的数据处理能力和灵活的集成性，通过工业云平台，企业可以建立一个统一的数据管理平台，将各个设计环节的数据进行集中存储和管理，实现数据的共享和流通。从单机软件到云端软件的转变，成功解决了长期困扰企业的软件孤岛问题。将许可统一部署在云端，不仅可以实现软件许可的统一监控和管理，更可以使软件许可的自动调配成为可能，极大地增强了灵活性，有效避免了资源闲置。软件上云线上协同从传统的线下任务分配模式转型为线上协同任务分配模式，是解决软件人员孤岛问题、提升团队协作效率的关键步骤。通过智能化的任务分配系统，团队可以快速、准确地根据成员的能力、工作量和项目需求，对任务进行自动或手动分配。系统能够实时更新任务的状态和进度，每个团队成员都可以随时查看任务列表，了解当前的工作进度。数据上云数据管理从本地离线到线上统筹的转变，已经成为解决软件数据孤岛问题的关键。数据统一线上管理，极大地丰富了企业的数据资产。过去，数据散落在各个部门、各个团队的本地存储中，难以形成统一的数据视图。而现在，所有数据都集中存储在线上平台，形成宝贵的数据财富。8.2工业软件辅助技术发展展望8.2.2软件云化技术线上协同软件云化一般可采用云原生技术、虚拟可视化技术等云计算技术，与AI大模型相结合，建设超大规模的云计算数据中心。软件云化技术为操作简单、远程可视化、轻量化、无感知的云端工业软件的软件服务提供了技术支撑，实现了资源的高效调度和灵活分配，使企业可以按需获取计算资源、存储资源和网络资源，从而降低运营成本，提高运营效率。超大规模云计算数据中心的建设正日益成熟，通过采用先进的虚拟化技术和自动化管理工具，实现资源的高效调度和灵活分配。这使得企业可以按需获取计算、存储和网络资源，从而降低IT成本，提高运营效率。数据上云GPU（图形处理器）和CPU（中央处理器）作为计算机硬件技术的两大核心，近年来都取得了显著的技术进步。目前光刻技术已经达到4nm工艺。高性能GPU在图形处理、物理模拟、数据分析和可视化等方面具有显著优势。CPU的进化，则不断提高工业软件计算速度，未来可完成更复杂的计算任务和更大量的数据处理能力。8.2.3硬件技术1云原生技术的兴起为应用开发和管理带来了革命性的变化2虚拟可视化技术为工业软件提供基于B/S架构的、兼容不同操作系统的、跨平台的远程虚拟应用3云原生技术的兴起为应用开发和管理带来了革命性的变化。例如，通过云计算平台，企业可以轻松地处理和分析海量数据，从中挖掘出有价值的信息，并将其作为决策依据8.2工业软件辅助技术发展展望8.2.4数据管理与分析云端数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程，将数据转化为有用的信息以支持业务决策和运营，包括数据规划、数据建模、数据架构设计、数据存储和备份、数据安全和隐私、数据质量管理、数据集成和共享、数据分析和挖掘等。实时数据流处理系统能够实时接收、处理和分析数据流，实时捕捉和响应数据的变化，进而进行实时决策和预警，适用于需要实时响应的场景，如汽车智能物联网。8.2工业软件辅助技术发展展望8.2.5辅助工具面向汽车设计及仿真业务流程，通过调度器建立仿真工具链，可以实现复杂工具流程（如整车被动安全、TrimmedBody）和多学科耦合（如结构疲劳、流固耦合）流程的标准化及自动化；封装现有程序和脚本（前后处理、求解器等），发布功能块（FunctionalBlock），复杂的工具子流程（Sub-Procedure）也可被封装为功能块，便于工程师管理和调试。功能块之间通过文件或进程接口相互实现数据传输。系统预先封装一批常用的前后